如果你也在 怎样代写信息论information theory ECE6063这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。信息论information theory的一个关键衡量标准是熵。熵量化了随机变量的值或随机过程的结果中所涉及的不确定性的数量。例如，确定一个公平的抛硬币的结果（有两个同样可能的结果）比确定一个掷骰子的结果（有六个同样可能的结果）提供的信息要少（熵值较低）。
信息论information theory基本课题的应用包括源编码/数据压缩（如ZIP文件），以及信道编码/错误检测和纠正（如DSL）。它的影响对于旅行者号深空任务的成功、光盘的发明、移动电话的可行性和互联网的发展都至关重要。该理论在其他领域也有应用，包括统计推理、密码学、神经生物学、感知、语言学、分子代码的进化和功能（生物信息学）、热物理、分子动力学、量子计算、黑洞、信息检索、情报收集、剽窃检测、模式识别、异常检测甚至艺术创作。
my-assignmentexpert™信息论information theory代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert， 最高质量的信息论information theory作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此信息论information theory作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在澳洲代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的澳洲代写服务。我们的专家在信息论information theory代写方面经验极为丰富，各种信息论information theory相关的作业也就用不着 说。
我们提供的信息论information theory及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
数学代写|信息论代写Information Theory代考|The bit in communication
Originally, a bit was an abbreviation for “binary unit.” In a decimal number we use 10 digits, or 10 symbols: $0,1,2,3,4,5,6,7,8,9$. When we write a decimal number (base 10 ) such as 25 , we mean $25=5+20=5 \times 10^0+2 \times 10^1$, and similarly $256=6+50+200=6 \times 10^0+5 \times 10^1+2 \times 10^2$. In binary numbers we express a number with only two digits; 0 and 1 . In this case we use the powers of 2 , instead of powers of ten.
In computation and telecommunication, we use the binary language which essentially is a two-symbol or two-letter language. These could be “Yes” and “No, “0” and “1,” or a magnet “up” and “down,” etc. When we communicate a message in English we first translate each letter into a code, and transmit the encoded message to the receiving terminal, where it is decoded back into English letters.
In the process of transmission of information, we are usually interested in achieving a highest accuracy (or faithfulness) of transmission of a given information (in spite of noise), at a lowest cost.
One such code used in telegraph is the Morse code, Table 1.1, which uses a sequence of dots and dashes as code-word for representing the different letters. Clearly, the “length” of a dot, is shorter than that of a dash, let’s say a dot takes a unit of time to transmit, then the dash will take three units. Clearly, to transmit a given text we would like to have a shorter code-word for the more frequent letters, and longer code-word for the less frequent letters. This is roughly how the Morse code was constructed. As you can see from the table, this proportionality is not always true in the Morse code.
数学代写|信息论代写Information Theory代考|The bit as a unit of information
We begin with the statement that the “bit” in IT is a measure of information, and it is not the same as the “bit” in “binary digit.”
The definition of the bit in IT arose from Shannon’s measure of information (SMI) when applied to the case of two outcomes, Shannon [2]. If an experiment, or a random variable (rv), has only two possible outcomes, say, 1 and 2 , with probabilities $p_1$ and $p_2$, the corresponding SMI is:
$$
H\left(p_1, p_2\right)=-p_1 \log p_2-p_2 \log p_2
$$
Since $p_1=1-p_2$ we have in fact, a one-parameter function. Setting $p_1=$ $p$, and $p_2=1-p$, we rewrite (1.1) as:
$$
H(p)=-p \log p-(1-p) \log (1-p)
$$
Here, log is the logarithm with base 2. The function $H(p)$ is shown in Fig. 1.1. Note that this function has a single maximum at $p_{\max }=\frac{1}{2}$, and the corresponding value of $H(p)$ is: $H\left(p_{\max }\right)=1$ (when base 2 is used).
The interpretation of $H\left(p_{\max }=\frac{1}{2}\right)=1$ as a unit of information follows from the interpretation of the SMI in the general case of $n$ outcomes as the amount of information associated with a probability distribution. In the case of the two outcomes the unit of information is called the bit. This is the amount of information one gets when asking a binary question about two outcomes having equal probabilities.
信息论代写
数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代 考|THE BIT IN COMMUNICATION
最初，位是“二进制单元”的缩写。在十进制数中，我们使用 10 个数字或 10 个符号： $0,1,2,3,4,5,6,7,8,9$. 当我们写一个十进制数 base 10 比如 25 ，我们的意思是 $25=5+20=5 \times 10^0+2 \times 10^1$, 同样地 $256=6+50+200=6 \times 10^0+5 \times 10^1+2 \times 10^2$. 在二进制数中，我们只用两位数表示一个数； 0 和 1 。在这种情况下，我们使用 2 的幂，而不是 10 的幕。
在计算和电信中，我们使用二进制语言，它本质上是一种双符号或双字母的语言。这些可以是“是”和“否”、“0”和“1”，或者磁铁“向 上”和“向下”等。当我们用英语传达信息时，我们首先将每个字母翻译成代码，然后传输编码的消息发送到接收终端，在那里它被解 码回英文字母。
在信息传输过程中，我们通常对达到最高准确度感兴趣or faith fulness给定信息的传输inspiteofnoise，成本最低。
电报中使用的一种这样的代码是摩尔斯电码，表 1.1，它使用一系列点和破折号作为代码字来表示不同的字母。显然，点的“长度”比 破折号的“长度”要短，比方说一个圆点需要一个单位的时间来传输，那么破折号需要三个单位。显然，为了传输给定的文本，我们 希望更短的代码字用于更频繁的字母，而更长的代码字用于不那么频繁的字母。摩尔斯电码大致就是这样构造的。从表中可以看 出，这种比例性在摩尔斯电码中并不总是正确的。
数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代 考|THE BIT AS A UNIT OF INFORMATION
我们首先声明IT中的“比特”是信息的度量，与“二进制数字”中的“比特”不同。
IT中比特的定义源于香农的信息度量 $S M I$ 当应用于两个结果的情况时，香农
2
.如果一个实验，或者一个随机变量 $r v$ ，只有两种可能的结果，比如 1 和 2 ，概率为 $p_1$ 和 $p_2$ ，对应的SMI为:
$$
H\left(p_1, p_2\right)=-p_1 \log p_2-p_2 \log p_2
$$
自从 $p_1=1-p_2$ 事实上，我们有一个单参数函数。环境 $p_1=p$ ，和 $p_2=1-p$, 我们重写 $1.1$ 作为:
$$
H(p)=-p \log p-(1-p) \log (1-p)
$$
这里， $\log$ 是以 2 为底的对数。函数 $H(p)$ 如图1.1所示。请注意，此函数在 $p_{\max }=\frac{1}{2}$, 以及相应的值 $H(p)$ 是: $H\left(p_{\max }\right)=1$ whenbase2isused.
的解释 $H\left(p_{\max }=\frac{1}{2}\right)=1$ 作为一个信息单元，从 SMI 在一般情况下的解释得出 $n$ 结果作为与概率分布相关的信息量。在两种结果的 情况下，信息单位称为比特。这是在询问有关具有相等概率的两个结果的二元问题时获得的信息量。
数学代写|信息论代写Information Theory代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
